“La automatización de las fábricas empieza con datos, no con robots”: Siemens

La razón es práctica, pues la automatización no resuelve problemas si la empresa no sabe cuál quiere resolver. Por eso, cuando una compañía le pregunta a Siemens por dónde empezar, la respuesta no es instalar equipos.

“Siempre les digo lo mismo: empiecen por donde más les duela”, comenta Guerrero. Ese “dolor” suele estar en tres partes de la operación y es cuánto tiempo realmente produce la planta, cuántos defectos de calidad tiene y cuánta energía desperdicia. La automatización no inicia con robots, inicia con información.

“La transformación digital se gesta a partir de los datos que siempre han estado ahí. Esos datos viven en cada activo, en cada máquina de la línea de producción. Primero hay que conectarlas para poder extraerlos”, detalla.

Ahí aparece el primer obstáculo interno. El proyecto inicial que es conectar máquinas para obtener datos no genera beneficios inmediatos, lo cual provoca resistencia dentro de la empresa.

“El financiero pregunta dónde está el retorno de inversión. La conectividad por sí sola no lo tiene. El retorno llega después, cuando empiezan los proyectos de mejora continua”, advierte Guerrero.

Por esa razón, automatizar no es una decisión del área de ingeniería, es una decisión de la alta dirección. Si el consejo y el área financiera no aprueban invertir primero en visibilidad operativa, la transformación no empieza.

“Debe estar convencido el board. El CEO, el CFO y el COO tienen que poner recursos para iniciar el proyecto”.

El error más común

Algunas empresas mexicanas se equivocan al automatizar porque mantienen una idea heredada de las primeras décadas industriales y asumen que instalar un robot elevará automáticamente la productividad. “Se pensaba que colocar un robot garantizaba la productividad, hoy sabemos que no siempre ocurre”, insiste.

Ahora las compañías utilizan modelos digitales para simular el proceso antes de invertir y la automatización funciona solo cuando el proceso realmente lo requiere. “No en todos los casos un robot mejora la operación. Primero hay que modelar y estar seguros de que traerá un beneficio, de lo contrario puede causar más problemas”.

Desde su perspectiva, la automatización no es una compra, es un diagnóstico. Además no existe una cifra universal para recuperar la inversión porque depende del proceso. Pero la evaluación no se mide primero en ingresos, se mide en eficiencia.

“Yo lo evaluaría en reducción de costos y en elevar la productividad; qué tanto eres más productivo con el menor costo posible”. Los primeros indicadores no suelen ser ventas ni producción total, sino estabilidad operativa, menos paros, menos retrabajos y menor desperdicio, dice.

La barrera para las pymes

Guerrero reconoce que México es un país de pymes y que muchas buscan integrarse a cadenas globales sin lograrlo. El obstáculo no siempre es comercial ni financiero, suele ser técnico. “Muchas no están preparadas para adoptar estándares internacionales”, señala.

El problema aparece con claridad en exportaciones industriales. Algunas empresas pueden fabricar, pero no vender en ciertos mercados por requisitos tecnológicos. “Hay fabricantes mexicanos que quieren exportar a Europa y ya les piden certificaciones de ciberseguridad en maquinaria. Si no cumples el estándar, la máquina simplemente no entra al mercado”.

La automatización tampoco implica eliminación directa de empleos, implica un cambio de perfil laboral. “No se trata de sustituir empleos, se transforma el trabajo humano. A lo largo de las revoluciones industriales ha cambiado el tipo de trabajo que hace la persona y ahora vamos a necesitar más análisis de datos y menos operación manual”.

Las plantas entonces requieren menos operación manual y más análisis. El perfil que empieza a escasear es el que entiende la máquina y la información al mismo tiempo.“Vamos a necesitar más perfiles de IT y de análisis de datos, personas capaces de conectar los sistemas industriales con los sistemas informáticos”, dice.

De acuerdo con ManpowerGroup, 77% de las empresas en México tiene dificultades para encontrar talento en tecnologías de información, particularmente en áreas como inteligencia artificial, ciberseguridad y análisis de datos.

Por esa razón la industria colabora con universidades para ajustar planes de estudio e incorporar análisis de datos e inteligencia artificial dentro de la formación de ingeniería. México puede fabricar, pero eso no basta para competir industrialmente. “Necesitamos generar ingeniería propia”, advierte Guerrero.

La diferencia entre dos fábricas que producen lo mismo no es el producto, sino la tecnología detrás, la velocidad, la flexibilidad, la adaptabilidad y la capacidad de cambio de modelo. El directivo enfatiza que ahí se concentra el valor agregado.

El Índice de Madurez Digital del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) señala que alrededor del 94% de las pequeñas y medianas empresas en México se encuentra en niveles básicos de digitalización, con escaso uso de automatización, integración de datos y monitoreo operativo, lo que dificulta cumplir estándares técnicos y certificaciones exigidas por cadenas productivas internacionales.

Para Guerrero, una empresa manufacturera mexicana que no digitalice sus procesos en los próximos años enfrenta un riesgo concreto. “Que venga otra empresa extranjera y venda sus productos en México o en el exterior”.

A su parecer, la competencia no solo ocurre en exportaciones, también dentro del propio mercado nacional, pues hoy la transformación industrial depende de producir con datos, estándares internacionales y capacidad de adaptación. “Las fábricas que lo consigan se integrarán a cadenas productivas globales; las demás seguirán operando, pero con menor participación en ellas”, advierte el directivo de Siemens.